Skill Matrix.jfif
Матрица скиллов для ML Engineer, Data Engineer, Data Architect.
Я увидел это изображение у Евгения, который является Data Scientist в сфере рекламных технологий, и он также ведет свой авторский канал. Но в отличие от меня, он регулярно выкладывает разные полезности и делится своим опытом в области ML, DE, MLOps и исследований. Кому интересно, можете заглянуть к нему и сами оценить контент.
Теперь о матрице скиллов. Это изображение опубликовал Andreas Kretz у себя на LinkedIn, и подробно объяснил его в своём стриме на YouTube. Я быстро посмотрел его на 2х скорости и останавливался на интересных моментах. Ниже приведены идеи, которые мне показались важными для тех, кто, как и я, делает первые шаги в мире ML.
- Разнообразие ролей: В мире инженерии данных существует множество ролей, каждая из которых требует уникального набора навыков и опыта.
- Путь роста: Чтобы развиваться в этой сфере, неплохо было бы понимать, какие навыки необходимы на каждом этапе карьеры и как они эволюционируют от начинающего инженера до архитектора данных.
- Технические навыки: автор уделяет особое внимание техническим аспектам - от программирования и работы с базами данных до понимания CI/CD и облачных платформ.
Как завещал великий Ленин:
Я в очередной раз услышал о необходимости непрерывного обучения и адаптации своих навыков под эволюцию технологий.
Я увидел это изображение у Евгения, который является Data Scientist в сфере рекламных технологий, и он также ведет свой авторский канал. Но в отличие от меня, он регулярно выкладывает разные полезности и делится своим опытом в области ML, DE, MLOps и исследований. Кому интересно, можете заглянуть к нему и сами оценить контент.
Теперь о матрице скиллов. Это изображение опубликовал Andreas Kretz у себя на LinkedIn, и подробно объяснил его в своём стриме на YouTube. Я быстро посмотрел его на 2х скорости и останавливался на интересных моментах. Ниже приведены идеи, которые мне показались важными для тех, кто, как и я, делает первые шаги в мире ML.
- Разнообразие ролей: В мире инженерии данных существует множество ролей, каждая из которых требует уникального набора навыков и опыта.
- Путь роста: Чтобы развиваться в этой сфере, неплохо было бы понимать, какие навыки необходимы на каждом этапе карьеры и как они эволюционируют от начинающего инженера до архитектора данных.
- Технические навыки: автор уделяет особое внимание техническим аспектам - от программирования и работы с базами данных до понимания CI/CD и облачных платформ.
Как завещал великий Ленин:
"Учиться, учиться и еще раз учиться!"
Я в очередной раз услышал о необходимости непрерывного обучения и адаптации своих навыков под эволюцию технологий.